"""
@author: yqx
@file: chulikonhang.py
@time: 2024/8/8 20:50
"""
import csv
import pandas as pd



# # 输入CSV文件名
# input_filename = 'data_position.csv'
# # 输出CSV文件名，将不包含空行
# output_filename = 'end_data_position.csv'
# 定义一个函数来检查行是否为空
def is_row_empty(row):
        # 你可以根据需要调整这个条件
        # 这里我们检查是否所有字段都是空字符串或None
    return all(not (field and field.strip()) for field in row)
def dispose_null(input_filename,output_filename ):
    """
    处理csv文件中空的行
    :param input_filename:csv文件名
    :param output_filename: 输出的csv文件名
    :return:
    """
# 读取输入CSV文件，跳过空行，并写入到输出CSV文件
    with (open(input_filename, mode='r', encoding='utf-8') as infile,
          open(output_filename, mode='w', newline='',encoding='utf-8') as outfile):
        csv_reader = csv.reader(infile)
        csv_writer = csv.writer(outfile)
        # 遍历CSV文件的每一行
        for row in csv_reader:
            # 如果行不为空，则写入到输出文件
            if not is_row_empty(row):
                csv_writer.writerow(row)


# # 合并csv文件,根据编号
# f1=pd.read_csv('end_pois_code.csv')
# f2=pd.read_csv('end_data_position.csv')
# merged_df=pd.merge(f1,f2,on="职位",how="outer")
# merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)  # 保存时不包含索引

# 修改文件头和空白行
pd.read_csv("end_pois_code.csv")
pois_code=pd.read_csv("end_pois_code.csv")
df2=pois_code[0:85]
poisname=df2.iterrows()

for index,row in poisname:
    csvname=row['职位']
    poiscode=row['编号']
    end_csvname = csvname.replace("/", "_")
    filepath = f"./具体数据/{end_csvname}.csv"
    end_filepath=f"./最终数据/{end_csvname}.csv"
    dispose_null(filepath,end_filepath)